一种改进的Ribbon Snake遥感图像道路自动生成算法

针对树木或高大建筑物遮挡以及噪声等因素造成道路提取结果不完整的现象,根据道路的几何特征,在Snake模型中加入道路宽度信息,构造Ribbon Snake模型。为了克服模型对内部参数依赖性较大、容易受到复杂背景干扰影响的不足,采用B样条曲线对道路的平滑性进行约束,与Ribbon Snake相结合建立道路提取算法,通过调节控制点的数目增强曲线的灵活性。从改进的B样条Ribbon Snake的道路网分割结果可以看出,分割的结果更加平滑,精度更高,对噪声具有更好的鲁棒性。

采用车载激光雷达的带状地物矢量化与结构特征提取

针对车载激光点云带状地物形状多样、难以用规则语义信息矢量化,以及结构语义信息提取研究较少的问题,提出一种基于Ribbon Snake模型的车载激光雷达带状地物(道路边界、实线型标线、铁轨)矢量化与结构特征提取方法.首先,通过格网剖分构建点云特征图,利用Ribbon Snake模型提取带状地物矢量化数据;然后,分析不同道路和铁路场景的结构特征,生成具有准确几何和拓扑结构信息的三维矢量数据和属性数据.实验表明:该方法能够准确地提取带状地物矢量化与结构信息,实现不同场景下带状地物的有效完整描述.